go语言事务,go语言 库

关系型数据库事务的ACID特性与实现

ACID 是为保证事务(transaction)是正确可靠的，所必须具备的四个特性：

以 A 给 B 转账100元为例：

MySQL事务是由 InnoDB 存储引擎实现的。

可以用如下的命令显式的开启事务：

另外，在自动提交（autocommit）模式下，我们执行的每一条 SQL 语句都是一条独立的事务；如果关闭了自动提交（autocommit）模式，则所有的 SQL 语句都在一个事务中，直到执行了 commit 或 rollback，该事务结束，同时开始了另外一个事务。

MySQL 事务的 ACID 特性靠如下机制实现：

Go 语言的 Gorm 提供了对于事务操作的支持：

此外，还有嵌套事务以及手动事务等操作，可以参考中文文档： learnku.com/docs/gorm/v…

@Transactional 注解必须添加在public方法上，private、protected方法上是无效的。

一般情况下，推荐将@Transactional 注解加在方法上，因为@Transactional直接加在类或者接口上，@Transactional注解会对类或者接口里面所有的public方法都有效，会影响性能。

相关问答

Q1: 国内重要的 Go 语言项目：TiDB 3.0 GA，稳定性和性能大幅提升

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。

TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。

截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。

3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下：

1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。

2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。

3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。

4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。

众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下：

1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。

3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。

4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。

5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。

1. OLTP

3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下：

1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。

2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。

3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。

4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。

5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。

6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。

TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下：

1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。

2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。

3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。

4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。

RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。

IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。

Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。

加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。

完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。

1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。

2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。

3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。

4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。

5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。

6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。

7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。

8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。

TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。

TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。

未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。

稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。

性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。

弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。

我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。

TiDB 3.0 GA Release Notes：

Q2: GO语言（三十）：访问关系型数据库（上）

本教程介绍了使用 Godatabase/sql及其标准库中的包访问关系数据库的基础知识。

您将使用的database/sql包包括用于连接数据库、执行事务、取消正在进行的操作等的类型和函数。

在本教程中，您将创建一个数据库，然后编写代码来访问该数据库。您的示例项目将是有关老式爵士乐唱片的数据存储库。

首先，为您要编写的代码创建一个文件夹。

1、打开命令提示符并切换到您的主目录。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

2、在命令提示符下，为您的代码创建一个名为 data-access 的目录。

3、创建一个模块，您可以在其中管理将在本教程中添加的依赖项。

运行go mod init命令，为其提供新代码的模块路径。

此命令创建一个 go.mod 文件，您添加的依赖项将在其中列出以供跟踪。

注意： 在实际开发中，您会指定一个更符合您自己需求的模块路径。有关更多信息，请参阅一下文章。

GO语言（二十五）：管理依赖项（上）

GO语言（二十六）：管理依赖项（中）

GO语言（二十七）：管理依赖项（下）

接下来，您将创建一个数据库。

在此步骤中，您将创建要使用的数据库。您将使用 DBMS 本身的 CLI 创建数据库和表，以及添加数据。

您将创建一个数据库，其中包含有关黑胶唱片上的老式爵士乐录音的数据。

这里的代码使用MySQL CLI，但大多数 DBMS 都有自己的 CLI，具有类似的功能。

1、打开一个新的命令提示符。

在命令行，登录到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。

2、在mysql命令提示符下，创建一个数据库。

3、切到您刚刚创建的数据库，以便您可以添加表。

4、在文本编辑器的 data-access 文件夹中，创建一个名为 create-tables.sql 的文件来保存用于添加表的 SQL 脚本。

将以下 SQL 代码粘贴到文件中，然后保存文件。

在此 SQL 代码中：

（1）删除名为album表。 首先执行此命令可以让您更轻松地稍后重新运行脚本。

（2）创建一个album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自动创建。

（3）添加带有值的四行。

5、在mysql命令提示符下，运行您刚刚创建的脚本。

您将使用以下形式的source命令：

6、在 DBMS 命令提示符处，使用SELECT语句来验证您是否已成功创建包含数据的表。

接下来，您将编写一些 Go 代码进行连接，以便进行查询。

现在你已经有了一个包含一些数据的数据库，开始你的 Go 代码。

找到并导入一个数据库驱动程序，该驱动程序会将您通过database/sql包中的函数发出的请求转换为数据库可以理解的请求。

1、在您的浏览器中，访问SQLDrivers wiki 页面以识别您可以使用的驱动程序。

2、使用页面上的列表来识别您将使用的驱动程序。为了在本教程中访问 MySQL，您将使用 Go-MySQL-Driver。

3、请注意驱动程序的包名称 - 此处为github.com/go-sql-driver/mysql.

4、使用您的文本编辑器，创建一个用于编写 Go 代码的文件，并将该文件作为 main.go 保存在您之前创建的数据访问目录中。

5、进入main.go，粘贴以下代码导入驱动包。

在此代码中：

（1）将您的代码添加到main包中，以便您可以独立执行它。

（2）导入 MySQL 驱动程序github.com/go-sql-driver/mysql。

导入驱动程序后，您将开始编写代码以访问数据库。

现在编写一些 Go 代码，让您使用数据库句柄访问数据库。

您将使用指向结构的指针sql.DB，它表示对特定数据库的访问。

编写代码

1、进入 main.go，在import您刚刚添加的代码下方，粘贴以下 Go 代码以创建数据库句柄。

在此代码中：

（3）使用 MySQL 驱动程序Config和FormatDSN类型以收集连接属性并将它们格式化为连接字符串的 DSN。

该Config结构使代码比连接字符串更容易阅读。

（4）调用sql.Open 初始化db变量，传递 FormatDSN。

（5）检查来自 的错误sql.Open。例如，如果您的数据库连接细节格式不正确，它可能会失败。

为了简化代码，您调用log.Fatal结束执行并将错误打印到控制台。在生产代码中，您会希望以更优雅的方式处理错误。

（6）调用DB.Ping以确认连接到数据库有效。在运行时， sql.Open可能不会立即连接，具体取决于驱动程序。您在Ping此处使用以确认 database/sql包可以在需要时连接。

（7）检查来自Ping的错误，以防连接失败。

（8）Ping如果连接成功，则打印一条消息。

文件的顶部现在应该如下所示：

3、保存 main.go。

1、开始跟踪 MySQL 驱动程序模块作为依赖项。

使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模块作为您自己模块的依赖项。使用点参数表示“获取当前目录中代码的依赖项”。

2、在命令提示符下，设置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS环境变量。

在 Linux 或 Mac 上：

在 Windows 上：

3、在包含 main.go 的目录中的命令行中，通过键入go run来运行代码。

连接成功了！

接下来，您将查询一些数据。

Q3: 为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

1、简单易学。

Go语言的作者本身就很懂C语言，所以同样Go语言也会有C语言的基因，所以对于程序员来说，Go语言天生就会让人很熟悉，容易上手。

2、并发性好。

Go语言天生支持并发，可以充分利用多核，轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点。

描述

Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo，但它也具有Pi运算的特征，比如通道传输。

在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数。

与C++相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持。

Q4: golang redis事务 --- 2022-04-03

redis事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下两个重要的保证：

事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断。

事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。

下面介绍golang redis事务用法。

go redis事务常用函数：

TxPipeline - 以Pipeline的方式操作事务

Watch - redis乐观锁支持

1.TxPipeline

以Pipeline的方式操作事务

2.watch

redis乐观锁支持，可以通过watch监听一些Key, 如果这些key的值没有被其他人改变的话，才可以提交事务。

Q5: go是什么编程语言？主要应用于哪些方面？

Go语言由Google公司开发，并于2009年开源，相比Java/Python/C等语言，Go尤其擅长并发编程，性能堪比C语言，开发效率肩比Python，被誉为“21世纪的C语言”。

Go语言在云计算、大数据、微服务、高并发领域应用应用非常广泛。BAT大厂正在把Go作为新项目开发的首选语言。

Go语言能干什么?

1、服务端开发：以前你使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如日志处理、文件系统、监控系统等;

2、DevOps：运维生态中的Docker、K8s、prometheus、grafana、open-falcon等都是使用Go语言开发;

3、网络编程：大量优秀的Web框架如Echo、Gin、Iris、beego等，而且Go内置的 net/http包十分的优秀;

4、Paas云平台领域：Kubernetes和Docker Swarm等;

5、分布式存储领域：etcd、Groupcache、TiDB、Cockroachdb、Influxdb等;

6、区块链领域：区块链里面有两个明星项目以太坊和fabric都使用Go语言;

7、容器虚拟化：大名鼎鼎的Docker就是使用Go语言实现的;

8、爬虫及大数据：Go语言天生支持并发，所以十分适合编写分布式爬虫及大数据处理。